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均值是期望值吗
如何证明样本
均值数学期望
等于总体均值?
答:
总体方差为σ²,
均值为
μ S=[(X1-X)^2+(X2-X)^2...+(Xn-X)^2]/(n-1)X表示样本均值=(X1+X2+...+Xn)/n 设A=(X1-X)^2+(X2-X)^2...+(Xn-X)^2 E(A)=E[(X1-X)^2+(X2-X)^2...+(Xn-X)^2]=E[(X1)^2-2X*X1+X^2+(X2)^2-2X*X2+X^2+(...
...样本均值的
期望
不就是样本
均值吗
?为什么要写成样本均值的期望...
答:
因为认为每个样本都是随机变量,是你随机抽的。样本
均值是
这些随机变量的和除以n,还是随机的。样本抽完了,测完了,搞到n个确定的数,那只是在这次抽样中碰巧抽了这些样本得了这些值,所以样本均值也只是碰巧是这次的数值;下次重新抽个样可能就变了一个数。说到
期望
一般都是反映总体的,现在对于样本...
泊松分布的
期望
和
均值是
什么?
答:
泊松分布的
期望
和方差均是λ,λ表示总体
均值
;P(X=0)=e^(-λ)。X~P(λ) 期望E(X)=λ,方差D(X)=λ 。利用泊松分布公式P(x=k)=e^(-λ)*λ^k/k。P表示概率,x表示某种函数关系,k表示数量,等号的右边,λ 表示事件的频率。P(λ)。期望 E(X)=λ。方差D(X)=λ。利用泊松分布...
如何证明随机变量样本的
均值
的
期望
等于总体的期望
答:
设E(X)=μ 则:E(X的
平均值
)=E(1/n·∑Xi) 【i从1到n】=1/n·E(∑Xi)=1/n·∑E(Xi)=1/n·nμ=μ 设X,Y是概率空间(Ω,F,p)上的两个随机变量,如果除去一个零概率事件外,X(ω)与Y(ω)相同,则称X=Y以概率1成立,也记作p(X=Y)=1或X=Y,α.s.(α.s.意即几乎...
预测值和
期望值
一样吗
答:
不一样。预测值和
期望值
是两个概念,预测值和期望值不一样。预测
平均值是期望
得到的值,而期望值是实际得到的值。如果两者相等,说明预测正确,反之说明预测不正确。
为什么样本
均值期望
=方差的
期望值
?
答:
样本
均值期望
和样本均值方差推导:E(X把)=E(1/n∑Xi)=1/nE(∑Xi)=1/n∑E(Xi)=(1/n)nμ=μ。D(X把)=D(1/n∑Xi)=1/n²D(∑Xi)=1/n²∑D(Xi)=(1/n²)nσ²=σ²/n。要算样本均值,必有样本。X1,X2,...Xn是样本。
样本
均值
的概念是什么?
答:
样本
均值是
一个统计量,是随机变量,在有了样本观测值之后,样本均值才有对应的观测值。当样本观测值黑没有得到时,只能把它作为随机变量对待,这时它就有
数学期望
、方差等数字特征。E(X把)=E(1/n∑Xi)=1/nE(∑Xi)=1/n∑E(Xi)=(1/n)nμ=μ D(X把)=D(1/n∑Xi)=1/n²D(∑...
X服从正态分布,X的
平均值
的
数学期望
是什么
答:
大数定律规定,随着重复次数接近无穷大,数值的算术
平均值
几乎肯定地收敛于
期望值
。若随机变量X服从一个
数学期望为
μ、方差为σ^2的正态分布,记为N(μ,σ^2)。其概率密度函数为正态分布的期望值μ决定了其位置,其标准差σ决定了分布的幅度。当μ = 0,σ = 1时的正态分布是标准正态分布。
均值
怎么求
期望
和方差
答:
设总体x~u[a,b],样本
均值
的
期望
和方差如下:
为什么样本
均值
的方差等于总体方差除以n?
答:
设X为随机变量,X1,X2,...Xi,...,Xn为其n个样本,DX为方差。根据方差的性质,有D(X+Y)=DX+DY,以及D(kX)=k^2*DX,其中X和Y相互独立,k为常数。于是D(ΣXi/n)=ΣD(Xi)/(n^2)=DX/n。
均值是
表示一组数据集中趋势的量数,是指在一组数据中所有数据之和再除以这组数据的个数。
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7
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